Descoberta de ruído em páginas da web oculta através de uma abordagem de aprendizagem supervisionada

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Lutz, João Adolfo Froede
Orientador(a): Heuser, Carlos Alberto
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/94625
Resumo: Um dos problemas da extração de dados na web é a remoção de ruído existente nas páginas. Esta tarefa busca identificar todos os elementos não informativos em meio ao conteúdo, como por exemplo cabeçalhos, menus ou propagandas. A presença de ruído pode prejudicar seriamente o desempenho de motores de busca e tarefas de mineração de dados na web. Este trabalho aborda o problema da descoberta de ruído em páginas da web oculta, a parte da web que é acessível apenas através do preenchimento de formulários. No processamento da web oculta, a extração de dados geralmente é precedida por uma etapa de inserção de dados, na qual os formulários que dão acesso às páginas ocultas são automaticamente ou semi-automaticamente preenchidos. Durante esta fase, são coleta- dos dados do domínio em questão, como os rótulos e valores dos campos. A proposta deste trabalho é agregar este tipo de dados com informações sintáticas dos elementos que compõem a página. É mostrado empiricamente que esta combinação atinge resultados melhores que uma abordagem baseada apenas em informações sintáticas.